Análise de variância utilizando modelos autorregressivos em experimentos com dependência espacial

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Caetano, Edmundo do Rosário Rodrigues
Orientador(a): Lima, Renato Ribeiro de
Banca de defesa: Scalon, João Domingos, Mello, José Márcio de
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Programa de Pós-Graduação: DEX - Programa de Pós-graduação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BRASIL
Palavras-chave em Português:
Simultaneous Autoregressive Model ou Spatial Autoregressive - SAR
Conditional Autoregressive Model - CAR
ANOVA
Autocorrelação espacial
Spatial autocorrelation
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ_NÃO_INFORMADO
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/746
Resumo: Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós- Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Mestre.
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spelling 2013-06-28T12:09:13Z2013-06-28T12:09:13Z201320132013-01-29CAETANO, E. do R. R. Análise da variância utilizando modelos autorregressivos em experimentos com dependência espacial. 2013. 115 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.https://repositorio.ufla.br/handle/1/746Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós- Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Mestre.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqEstatística e Experimentação AgropecuáriaCom o objetivo de comparar o desempenho dos modelos autorregressivos, nomeadamente o modelo “Simultaneous Autoregressive Model ou Spatial Autoregressive”-SAR e “Conditional Autoregressive Model”-CAR na análise de variância de experimentos com dependência espacial, estudou-se as suas estruturas e os parâmetros envolvidos. O estudo foi feito considerando experimentos em delineamento de blocos casualizados e delineamento em quadrados latinos, com 3 configurações diferentes. Os dados, os erros com características aleatórias e os padrões de proximidade de primeira, segunda e terceira ordem, foram gerados por simulação. Os parâmetros dos modelos foram estimados pelo método da máxima verossimilhança e a comparação dos modelos feita utilizando critério de Akaike. Os resultados obtidos mostraram que os modelos autorregressivos SAR apresentam melhor ajuste e precisão quando comparados com os modelos CAR.In this study, we compare the performance of autoregressive models, including the Simultaneous Autoregressive Model or Spatial Autoregressive (SAR) and the Conditional Autoregressive Model (CAR) in the analysis of variance of experiments with spatial dependence. The structure and the parameters involved in these models were studying. This study considered a randomized complete block and Latin square design, each one in 3 different settings. The data, the errors with random characteristics and first, second and third order proximity patterns, were generated by simulation. The parameters of the models were estimate by maximum likelihood method. The models were compare by the AIC criteria. The SAR models fit better than the CAR models and the analysis, which considered independent errors.UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASDEX - Programa de Pós-graduaçãoUFLABRASILCNPQ_NÃO_INFORMADOSimultaneous Autoregressive Model ou Spatial Autoregressive - SARConditional Autoregressive Model - CARANOVAAutocorrelação espacialSpatial autocorrelationAnálise de variância utilizando modelos autorregressivos em experimentos com dependência espacialinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisLima, Renato Ribeiro deScalon, João DomingosMello, José Márcio deCaetano, Edmundo do Rosário Rodriguesinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLALICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/d66ff334-bc33-4643-8235-a4f15a90667d/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADORIGINALDISSERTAÇÃO_Análise de variância utilizando modelos autorregressivos em experimentos com dependência espacial.pdfDISSERTAÇÃO_Análise de variância utilizando modelos autorregressivos em experimentos com dependência espacial.pdfapplication/pdf924341https://repositorio.ufla.br/bitstreams/93a7027f-89bf-4b07-b923-862f72f5d102/downloadfc9aa96de09b8c0ea2be737e8ae1a36bMD51trueAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Análise de variância utilizando modelos autorregressivos em experimentos com dependência espacial.pdf.txtDISSERTAÇÃO_Análise de variância utilizando modelos autorregressivos em experimentos com dependência espacial.pdf.txtExtracted texttext/plain102688https://repositorio.ufla.br/bitstreams/711d2e26-af9a-447d-b26d-1a1a33390cda/download105c3e5a422dd8665f5382a41f2c9be6MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Análise de variância utilizando modelos autorregressivos em experimentos com dependência espacial.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Análise de variância utilizando modelos autorregressivos em experimentos com dependência espacial.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2808https://repositorio.ufla.br/bitstreams/a5055686-2d51-43aa-8610-bee66a22975d/download2890f5dbba6986f70566af785aa232d5MD54falseAnonymousREAD1/7462025-08-05 17:12:01.762open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/746https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-05T20:12:01Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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